python爬取豆瓣电影top250_Python爬虫 - scrapy - 爬取豆瓣电影TOP250

0.前言

新接触爬虫，经过一段时间的实践，写了几个简单爬虫，爬取豆瓣电影的爬虫例子网上有很多，但都很简单，大部分只介绍了请求页面和解析部分，对于新手而言，我希望能够有一个比较全面的实例。所以找了很多实例和文章，并整合在一起，在现有豆瓣爬虫的基础上，增加了一些内容，算是比较全的内容了。主要包括项目建立、请求页面、xpath解析、自动翻页、数据输出、编码处理等等。。

系统环境

System Version：Ubuntu 16.04

Python Version：3.5.2

Scrapy Version：1.5.0

1.建立项目

执行如下命令建立scrapy爬虫项目

scrapy startproject spider_douban

命令执行完成后，建立了spider_douban文件夹，目录结构如下：

.

├── scrapy.cfg

└── spider_douban

├── __init__.py

├── items.py

├── middlewares.py

├── pipelines.py

├── settings.py

└── spiders

├── douban_spider.py

└── __init__.py

2.建立爬虫数据模型

打开./spider_douban/items.py文件，编辑内容如下：

import scrapy

class DoubanMovieItem(scrapy.Item):

# 排名

ranking = scrapy.Field()

# 电影名称

movie_name = scrapy.Field()

# 评分

score = scrapy.Field()

# 评论人数

score_num = scrapy.Field()

3.新建爬虫文件

新建./spiders/douban_spider.py文件，编辑内容如下：

from scrapy import Request

from scrapy.spiders import Spider

from spider_douban.items import DoubanMovieItem

class DoubanMovieTop250Spider(Spider):

name = 'douban_movie_top250'

start_urls = {

'/top250'

}

'''

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36',

}

def start_requests(self):

url = '/top250'

yield Request(url, headers=self.headers)

'''

def parse(self, response):

item = DoubanMovieItem()

movies = response.xpath('//ol[@class="grid_view"]/li')

print(movies)

print('=============================================')

for movie in movies:

item['ranking'] = movie.xpath(

'.//div[@class="pic"]/em/text()').extract()[0]

item['movie_name'] = movie.xpath(

'.//div[@class="hd"]/a/span[1]/text()').extract()[0]

item['score'] = movie.xpath(

'.//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()'

).extract()[0]

item['score_num'] = movie.xpath(

'.//div[@class="star"]/span/text()').re(r'(\d+)人评价')[0]

yield item

next_url = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href').extract()

if next_url:

next_url = '/top250' + next_url[0]

yield Request(next_url)

爬虫文件各部分功能记录

douban_spider.py文件主要有几部分构成。

导入模块

from scrapy import Request

from scrapy.spiders import Spider

from spider_douban.items import DoubanMovieItem

Request类用于请求要爬取的页面数据

Spider类是爬虫的基类

DoubanMovieItem是我们第一步建立的爬取数据模型

初始设置

基于spider类定义的爬虫类DoubanMovieTop250Spider中，首先定义爬虫的基本信息：

name：在项目中爬虫的名称，可以在项目目录中执行scrapy list获取已经定义的爬虫列表

start_urls：是爬取的第一个页面地址

headers：是向web服务器发送页面请求的时候附加的user-agent消息，告诉web服务器是什么类型的浏览器或设备在请求页面，对于不具备简单反爬机制的网站，headers部分可以省略。

为了迷惑web服务器，一般会在爬虫发送web请求的时候定义user-agent信息，这里有两种写法。

header的第一种定义：

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36',

}

def start_requests(self):

url = '/top250'

yield Request(url, headers=self.headers)

可以看到，这种写法中，start_urls定义没有了，转而定义了start_requests函数，开始的url写到了函数里。同时，定义了headers字典，在发送Request请求的时候，将headers字典一并发送。这种写法简单直观，缺点是在一个爬虫项目执行期间，所有请求都是一个User-Agent属性。

header的第二种定义：

start_urls = {

'/top250'

}

简单、直接的定义start_urls属性，而Request中的header属性通过其他方法另外定义，容后再说。

parse处理函数

逐句分解说明

1.基于我们定义的DoubanMovieItem类创建item实例

item = DoubanMovieItem()

2.解析页面 - 获取内容框架

通过分析页面源码，我们能够看到，页面中的电影信息是保存在了

标签中，这个标签有一个独特的样式表grid_view，而每一个单独的电影信息保存在了标签中，下面代码获取class属性为grid_view的标签下的所有标签内容。

movies = response.xpath('//ol[@class="grid_view"]/li')

3.解析页面 - 获取分项

在每一个

标签中，还有内部结构，通过xpath()解析，将每一项内容解析出来，赋值给item实例中的各个字段。通过查看/top250页面的源码可以很容易找到这个标签定义的内容。如果我们通过type()函数查看movies的变量类型，可以发现他的类型是。标签中的每一个标签都是这个列表中的一项，那么就可以对movies做迭代。

首先看看

标签中的页面结构：

可以看到要提取数据的各部分所在标签位置：

排名：class属性为pic的

标签下，，标签中...

电影名：class属性为hd的

标签下，标签中的第一个标签...

评分：class属性为star的

标签下，class属性为rating_num的标签中...

评论人数：class属性为star的

标签下，标签中。由于使用了re正则表达式，所以没有特别指定是哪一个标签。

回到代码部分，对之前定义的movies做迭代，逐项获取要抓取的数据。

for movie in movies:

item['ranking'] = movie.xpath(

'.//div[@class="pic"]/em/text()').extract()[0]

item['movie_name'] = movie.xpath(

'.//div[@class="hd"]/a/span[1]/text()').extract()[0]

item['score'] = movie.xpath(

'.//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()'

).extract()[0]

item['score_num'] = movie.xpath(

'.//div[@class="star"]/span/text()').re(r'(\d+)人评价')[0]

yield item

4.Url跳转（翻页）

如果到此为止，我们可以将/top250页面中的第一页内容爬取到，但只有25项记录，要爬取全部的250条记录，就要执行下面代码：

next_url = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href').extract()

if next_url:

next_url = '/top250' + next_url[0]

yield Request(next_url)

首先通过xpath解析了页面中后页的链接，并赋值给next_url变量，如果我们当前在第一页，那么解析后页的链接就是?start=25&filter=。将解析的后页链接与完整url连接形成完整的地址，再次执行Request()，就实现了对全部250条记录的爬取。注意：通过xpath解析出的结果是列表，所以在引用的时候写成next_url[0]。

4.处理随机Head属性（随机User-Agent）

实现随机的head属性发送。主要改两个文件：

settings.py

USER_AGENT_LIST = [

'zspider/0.9-dev /',

'Xaldon_WebSpider/2.0.b1',

'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US) Speedy Spider (/about/search_tech/speedy_spider/)',

'Mozilla/5.0 (compatible; Speedy Spider; /about/search_tech/speedy_spider/)',

'Speedy Spider (Entireweb; Beta/1.3; /about/search_tech/speedyspider/)',

'Speedy Spider (Entireweb; Beta/1.2; /about/search_tech/speedyspider/)',

'Speedy Spider (Entireweb; Beta/1.1; /about/search_tech/speedyspider/)',

'Speedy Spider (Entireweb; Beta/1.0; /about/search_tech/speedyspider/)',

'Speedy Spider (Beta/1.0; )',

'Speedy Spider (/about/search_tech/speedy_spider/)',

'Speedy Spider (/about/search_tech/speedyspider/)',

'Speedy Spider ()',

'Sosospider+(+/webspider.htm)',

'sogou spider',

'Nusearch Spider ()',

'nuSearch Spider (compatible; MSIE 4.01; Windows NT)',

'lmspider (lmspider@)',

'lmspider lmspider@',

'ldspider (/p/ldspider/wiki/Robots)',

'iaskspider/2.0(+/help/help_index.html)',

'iaskspider',

'hl_ftien_spider_v1.1',

'hl_ftien_spider',

'FyberSpider (+/fyberspider.php)',

'FyberSpider',

'everyfeed-spider/2.0 ()',

'envolk[ITS]spider/1.6 (+/envolkspider.html)',

'envolk[ITS]spider/1.6 ( /envolkspider.html)',

'Baiduspider+(+/search/spider_jp.html)',

'Baiduspider+(+/search/spider.htm)',

'BaiDuSpider',

'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0) AddSugarSpiderBot ',

]

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {

'spider_douban.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 400,

'scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent.UserAgentMiddleware': None,

}

USER_AGENT_LIST定义了一些浏览器user-agent属性，网上有很多，可以找来直接加进去，需要注意的是有些user-agent信息是移动设备（手机或平板）的，如果不注意的话，可能请求到的数据与你看到的数据有较大差异；

DOWNLOADER_MIDDLEWARES定义了下载器中间件，它在发送页面请求数据的时候被调用。

middlewares.py

from spider_douban.settings import USER_AGENT_LIST

import random

class RandomUserAgentMiddleware():

def process_request(self, request, spider):

ua = random.choice(USER_AGENT_LIST)

if ua:

request.headers.setdefault('User-Agent', ua)

在RandomUserAgentMiddleware()中，每次发送请求数据，会在USER_AGENT_LIST中随机选择一条User-Agent记录。

5.结果保存

编辑pipelines.py文件：

from scrapy import signals

from scrapy.contrib.exporter import CsvItemExporter

class SpiderDoubanPipeline(CsvItemExporter):

def __init__(self):

self.files = {}

@classmethod

def from_crawler(cls, crawler):

print('==========pipeline==========from_crawler==========')

pipeline = cls()

crawler.signals.connect(pipeline.spider_opened, signals.spider_opened)

crawler.signals.connect(pipeline.spider_closed, signals.spider_closed)

return pipeline

def spider_opened(self, spider):

savefile = open('douban_top250_export.csv', 'wb+')

self.files[spider] = savefile

print('==========pipeline==========spider_opened==========')

self.exporter = CsvItemExporter(savefile)

self.exporter.start_exporting()

def spider_closed(self, spider):

print('==========pipeline==========spider_closed==========')

self.exporter.finish_exporting()

savefile = self.files.pop(spider)

savefile.close()

def process_item(self, item, spider):

print('==========pipeline==========process_item==========')

print(type(item))

self.exporter.export_item(item)

return item

SpiderDoubanPipeline类是建立项目的时候自行建立的，为了保存文件，做了修改。

def from_crawler(cls, crawler):

如果存在，则调用此类方法从Crawler创建pipeline实例。它必须返回一个新的pipeline实例。抓取对象提供对所有Scrapy核心组件的访问，如settings和signals; 这是pipeline访问它们并将其功能挂接到Scrapy的一种方式。

在此方法中，定义了一个数据收集器(cls)的实例：‘pipeline’。

signals：Scrapy使用信号来通知事情发生。您可以在您的Scrapy项目中捕捉一些信号(使用 extension)来完成额外的工作或添加额外的功能，扩展Scrapy。虽然信号提供了一些参数，不过处理函数不用接收所有的参数 - 信号分发机制(singal dispatching mechanism)仅仅提供处理器(handler)接受的参数。您可以通过 信号(Signals) API 来连接(或发送您自己的)信号。

connect：链接一个接收器函数(receiver function) 到一个信号(signal)。signal可以是任何对象，虽然Scrapy提供了一些预先定义好的信号。

def spider_opened(self, spider):

当spider开始爬取时发送该信号。该信号一般用来分配spider的资源，不过其也能做任何事。该信号支持返回deferreds。

此方法中，创建了一个文件对象实例：savefile。

CsvItemExporter(savefile)：输出 csv 文件格式. 如果添加 fields_to_export 属性, 它会按顺序定义CSV的列名.

def spider_closed(self, spider):

当某个spider被关闭时，该信号被发送。该信号可以用来释放每个spider在 spider_opened 时占用的资源。该信号支持返回deferreds。

def process_item(self, item, spider):

每个item pipeline组件都需要调用该方法，这个方法必须返回一个 Item (或任何继承类)对象， 或是抛出 DropItem 异常，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。

启用pipeline

为了让我们定义的pipeline生效，要在settings.py文件中，打开ITEM_PIPELINES注释：

ITEM_PIPELINES = {

'spider_douban.pipelines.SpiderDoubanPipeline': 300,

}

6.执行爬虫

scrapy crawl douban_movie_top250

执行爬虫能够看到爬取到的数据。。。

如果之前pipeline部分代码没有写，也可以用下面的命令，在爬虫执行的时候直接导出数据：

scrapy crawl douban_movie_top250 -o douban.csv

增加-o参数，可以将爬取到的数据保存到douban.csv文件中。。

7.文件编码的问题

我在linux服务器执行爬虫，生成csv文件后，在win7系统中用excel打开变成乱码。在网上找了一些文章，有的文章直接改变linux文件默认编码，但是感觉这么做会对其他项目产生影响。最后选择一个相对简单的方式。按这几步执行就可以：

不要直接用excel打开csv文件。先打开excel，建立空白工作表。

选择数据选项卡，打开获取外部数据中的自文本。

在导入文本文件对话框中选择要导入的csv文件。

在文本导入向导 - 第1步中，设置文件原始格式为65001 : Unicode (UTF-8)

继续下一步选择逗号分隔，就可以导入正常文本了。